做电商要做哪些数据分析电商平台数据分析app

电子商务运营数据一般分析哪些

一、浏览、创建订单，支付订单转化；

二、商品浏览，加入购物车，提交购物车，创建订单，支付等五步转化趋势；

三、商品两个时间区间的销量、金额、客单价对比分析；

四、网站首页、频道页对商品浏览、创建订单，支付订单转化；

五、网站首页、频道页对商品浏览，加入购物车，提交购物车，创建订单，支付等五步转化趋势；

六、网站页面广告位对商品浏览、创建订单，支付订单转化；

七、自定义商品组功能，重点对商品活动、商品类目进行统计分析。流量转化数据，来访ip的到访页面，可以通过第三方工具Topbox电商的来源渠道转化数据；搜索引擎免费/付费关键字转化数据；广告转化数据；以及对EDM，SMS进行和分析。访客量（UV）、页面的浏览量（PV）、转化率

同时还有同期相比，和往日相比。

一般就这五个数据。期它的看不看都没有什么。这个说起来就比较多了。比如说用户细分分析，页面浏览情况分析，营销效果的与分析等等。运营需要做的工作都可以用数据来指导，重点是自己能不能够收集到正确的数据以及发掘数据背后的信息。

电商数据分析的基本流程？

电商数据分析的基本流程如下：

1. 明确分析目标：首先需要明确分析的目标，例如提高销售额、改善用户体验等。

2. 数据采集：收集与目标相关的数据，包括网站流量、订单数据、用户行为数据等。

3. 数据清洗：对采集到的数据进行清洗、筛选，保证数据的准确性和完整性。

4. 数据处理：对数据进行处理和分析，例如数据统计、数据建模、数据挖掘等。

5. 数据可视化：通过图表、报表等形式，将处理后的数据呈现出来，更好地理解和分析数据。

6. 数据解读：对分析结果进行解读和总结，发现数据背后的规律和趋势。

7. 制定行动：根据分析结果，制定相应的行动，例如优化网站、改善用户体验、优化产品等。

8. 实施和：实施行动，并定期分析结果，不断进行优化和调整，以达到分析目标。

电商怎么做数据分析

电商数据分析的常用方法有：逻辑树分析法；PEST分析法；度拆解法；对比分析法；设检验分析法。

1、逻辑树分析：逻辑树分析法的目的是把复杂的问题变简单，即把一个问题当成树干，然后找出所有充当树枝的子问题，并以此类推，逐步找到一个个具体而直接的子问题，从而找到解决复杂问题的方法。

2、PEST分析法：用于做行业分析，是通过Politics，经济Economy，Society和技术Technology四个因素来分析宏观环境的方法，其应用领域有公司战略规划，市场经营规划，产品发展规划，撰写研究报告等。

3、度拆解法：目的是从多个维度思考问题，即从多个角度出发，把一个复杂问题拆解成多个简单的子问题去解决，其把问题整体拆解成多个部分，通过对比可以看出不同整体之间部分的异。

4、对比分析法：通过对比找异，从而业务是否存在问题的方法。使用对比分析法，要搞清楚两个问题，一是和谁比，二是如何比。

5、设检验分析法：归因分析，即分析问题发生的原因，其底层逻辑是逻辑推理，分为3个步骤，分别是：提出设，收集证据，得出结论。

电商平台，在用户运营上有哪些数据分析指标

对于大部分业务而言，动作的精度有限，所以不需要分析的精度太高，同时，统计方法的量化模型无法用业务逻辑进行解释，只能预测。对于实类业务意义不大电商运营的基本数据指标四个指标，如下：

个指标：商品集中度，表示的销售额或者销售量之中，占比80%(具体数字可以自行约定)的商品数量或者比例。一般来讲，商品集中度越高越方便下单和追单，也就是补货更加容易，但是同时也暴露优质商品较少，有潜在风险，尤其季节性快消品类目，一旦处于换季边缘，集中度高的商品不给力，整个销售业绩将受到重挫，所以要联系所处品类的行业参考值，合理观察“商品集中度”;

第二个指标：商品动销率，商品动销率=动销品种数店铺经营总品种数，动销品种数：店铺里有销售的商品种类总数；

第三个指标：库销比，库销比=店铺即时库存或期末库存周期内总销售，其中库存和销售可以是数量亦可以是金额；

第四个指标：客户重合度，现在很多电商公司都是实施全网铺货和多品牌的战略(多品牌定位可以使市场覆盖面更广且抵御风险能力更强)，为了使新品牌更快更有效的启动和成长，通常的做法是在初期把成熟品牌的网站流量导入到新品牌，加速其生长，这时候一定要计算新品牌和老品牌之间的客户重合度，以便达到一定的阈值可以使新品牌与老品牌解绑，让其行走。

电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析

众所周知，电商平台定期都要对商品销售进行分析，比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析，可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析，这里可以做的数据图表类型很多。

一、时间维度

从时间维度上来看，除了显示分析周期的数据，常用的分析方式是同比和环比，时间区间可以是年、季和月，甚至是周，不过周相对用的少。

二、商品类别、价格维度

本次分析我主要是从商品类别、价格等多角度来进行商品数据分析，先是商品总的数据预览，如图（图表在BDP个人版上制作的）：

这是选取8月23日的数据，可以看出，整个平台的上架的商品量还有4372万，量还比较多；商品好评率为93%，是整个平台的平均值，那应该还算不错啦！本月的月销量还有12%，只有24-31日一共8天，完成剩下的12%应该问题不大，相当于这个超额完成销量啦，是不是平台近期上架了很多夏天商品，所以8月份超额完成也是正常，比如游泳三件套、风扇等等。还是这个月做了什么活动，让这个月的销量比预定的目标稍微好一些......数据真实的反应是这样，至于原因还是需要自己去找哈。

自己平台上的上架商品的数量、价格分布情况，作为应该很了解的，均价当然也要了解，均价可能直接影响到网站客单价，网站的价格定位甚至是主要人群定位都会很清晰。比如，某个网站均价5000，那可能可以属于轻品网站了，可能主要人群是年收入过10万的女白领等等，这个依不同网站而定。

以上只是简单分析商品的某些数据，商品还能进行关联性、TOP10、采购情况等分析，大家依据自己的网站实际情况进行分析。当然，电商平台除了商品分析，还有订单数据、用户行为等分析，有空再一起探讨！